基于贝叶斯k近邻和主成分分析的教务数据挖掘研究

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第1章绪论

1.1研究的背景及意义

1.2数据挖掘的发展史及国内外研究现状

1.2.1数据挖掘的发展史

1.2.2国内外研究现状

1.3教务数据挖掘研究现状

1.4本论文的工作及论文结构

第2章数据挖掘理论

2.1数据挖掘的概念

2.2数据挖掘的类型

2.3数据挖掘的过程

2.4数据挖掘的主要步骤

2.5数据挖掘的方法

2.6本章小结

第3章基于主成分分析的教务数据挖掘

3.1主成分分析法

3.1.1主成分分析法的基本概念

3.1.2主成分分析的算法

3.1.3主成分分析的具体步骤

3.2主成分分析法在教务中的应用

3.2.1传统毕业生成绩分析

3.2.2基于主成分分析法对毕业生成绩综合分析

3.2.3对毕业生的综合排名

3.2.4两次学生成绩评比的比较

3.3本章小结

第4章基于贝叶斯k近邻算法的教务数据挖掘

4.1 k近邻算法(kNN)

4.2贝叶斯k近邻算法的理论基础

4.2.1逻辑斯谛判别

4.2.2贝叶斯学习

4.2.3马尔可夫链蒙特卡罗方法

4.3贝叶斯k近邻算法

4.3.1传统k近邻算法模型

4.3.2参数估计

4.4基于贝叶斯k近邻算法的毕业生就业预测

4.5省计算机二级机试成绩预测

4.6本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

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